Makine Öğrenmesi ve Görüntü İşleme: Verinizden tahmin, görüntünüzden karar.
Tahminleme, görüntü işleme, belge işleme ve doğal dil işleme alanlarında modeller geliştiriyor, bunları canlı sistemlerinize entegre ediyoruz.
Canlı önizleme
Makine Öğrenmesi ve Görüntü İşlemeTemsili arayüz, örnek veriler
Kısaca
Makine öğrenmesi ve görüntü işleme, geçmiş verinizden veya kamera görüntülerinden öğrenen modellerle talep tahmini, arıza öngörüsü, kalite kontrol ve belge okuma gibi kararları otomatikleştiren çözümlerdir. CoreTechs bu modelleri kendi verinizle yapılan bir fizibilite çalışmasıyla başlatır, eğitir ve üretim hattınıza, ERP'nize veya iş uygulamalarınıza entegre eder. Model canlıya alındıktan sonra doğruluğu izlenir ve veri değiştikçe yeniden eğitilir.
Kapsam
Tahminleme
- Talep ve satış tahmini
- Müşteri kaybı (churn) analizi
- Fiyat optimizasyonu
- Arıza öngörüsü (kestirimci bakım)
Görüntü işleme
- Üretim hattında kalite kontrol
- Nesne ve plaka tanıma
- Raf ve stok analizi
- İş güvenliği ekipmanı tespiti
Belge işleme
- Fatura, irsaliye ve kimlik belgelerinden otomatik veri çıkarma (OCR + yapay zekâ)
- Belge sınıflandırma
Doğal dil işleme
- Müşteri yorumlarında duygu analizi
- Talep ve şikayet sınıflandırma
Teslim edilenler
- Fizibilite raporu
- Eğitilmiş model
- Canlı sisteme entegrasyon
- Doğruluk ve performans raporu
- Model izleme
Kime uygun?
- Üretim hattında kalite kontrolü göz ile yapan, hatalı ürünün müşteriye ulaşmasını azaltmak isteyen üreticiler
- Stok, satın alma ve kapasite planlamasını daha güvenilir bir talep tahminine dayandırmak isteyen perakende, dağıtım ve e-ticaret şirketleri
- Makine duruşlarını önceden görmek için sensör ve bakım verisini kullanmak isteyen işletmeler
- Fatura, irsaliye ve kimlik belgelerinden veri girişini elle yapan finans ve operasyon ekipleri
- Müşteri yorumlarını, talepleri ve şikayetleri otomatik sınıflandırmak isteyen müşteri deneyimi ekipleri
- İş güvenliği ekipmanı kullanımını, raf düzenini veya plaka geçişlerini kamerayla takip etmek isteyen tesisler
Nasıl çalışıyoruz?
Fizibilite
Çözülecek kararı ve başarı ölçütünü tanımlıyor, mevcut verinizin bu problem için yeterli olup olmadığını inceliyoruz. Kendi verinizle kısa bir deneme yapıp ulaşılabilir doğruluğu ve riskleri bir raporla paylaşıyoruz.
Veri toplama ve etiketleme
Gerekirse kamera konumu, ışık ve çözünürlük gibi saha koşullarını belirliyor; görüntü ve kayıtları etiketleme kurallarıyla hazırlıyoruz. Etiketleme kalitesini alan uzmanlarınızla birlikte doğruluyoruz.
Model geliştirme
Probleme uygun yöntemi seçiyor, modeli eğitiyor ve daha önce görmediği verilerle test ediyoruz. Hatalı tahminlerin nerede yoğunlaştığını analiz edip iyileştiriyoruz.
Entegrasyon
Modeli üretim hattı yazılımına, ERP'ye, iş uygulamanıza veya bir API olarak sistemlerinize bağlıyoruz. Görüntü işlemede gerektiğinde modeli sahadaki uç cihazlarda (edge) çalıştırıyoruz.
Pilot ve yayın
Modeli önce sınırlı bir hat, mağaza veya süreçte mevcut yöntemle paralel çalıştırıp sonuçları karşılaştırıyoruz. Sonuçlar beklentiyi karşıladığında kapsamı genişletiyoruz.
İzleme ve yeniden eğitim
Canlıdaki doğruluğu ve veri dağılımındaki değişimi izliyoruz. Ürün, sezon veya saha koşulu değiştiğinde modeli yeni veriyle yeniden eğitiyoruz.
Ne kadar sürer?
Makine öğrenmesi projelerinde süreyi belirleyen ana etken veridir: kullanılabilir geçmiş verinin miktarı, etiketli olup olmadığı ve saha koşullarının ne kadar değişken olduğu. Görüntü işlemede kamera ve donanım kurulumu da takvimi etkiler. Ücretsiz 30 dakikalık ön görüşmenin ardından keşfe genellikle bir hafta içinde başlıyor, fizibilite ve keşif sonrasında kesin süreyi teklifte paylaşıyoruz.
Aşamalar
- Ön görüşmeÜcretsiz 30 dakikalık görüşmede problemi, mevcut veriyi ve beklenen kararı konuşuyoruz.
- FizibiliteKendi verinizle kısa bir deneme ve ulaşılabilir doğruluğu gösteren rapor.
- Keşif ve kesin teklifVeri hazırlığı, etiketleme, donanım ve entegrasyon kapsamını netleştirip kesin süre ve fiyatı paylaşıyoruz.
- Geliştirme ve pilotİki haftalık dönemlerle model geliştirme, entegrasyon ve sahada paralel çalıştırma.
- Yayın ve devirCanlıya alma, model izleme kurulumu, ekip eğitimi, kaynak kod ve fikri mülkiyet devri.
Maliyeti neye bağlı?
Maliyeti çoğunlukla modelin kendisi değil, verinin hazırlanması, sahadaki kurulum ve entegrasyon belirler. Fizibilite çalışması bu kalemleri büyük bir bütçe kararı vermeden önce görünür kılar.
| Etken | Maliyete etkisi |
|---|---|
| Veri hazırlığı ve etiketleme | Etiketli ve düzenli veri varsa geliştirme hızlanır; görüntülerin veya kayıtların sıfırdan etiketlenmesi gerekiyorsa efor belirgin biçimde artar. |
| Problem türü ve doğruluk hedefi | Belirgin kusurları ayırt etmek ile çok küçük ve nadir hataları yakalamak farklı veri miktarı ve modelleme çalışması gerektirir. |
| Saha donanımı | Kamera, aydınlatma ve uç cihaz (edge) ihtiyacı görüntü işleme projelerinde ayrı bir maliyet kalemidir; mevcut kameralar kullanılabiliyorsa bu kalem küçülür. |
| Çalışma ortamı | Bulutta çalışan bir model ile hat üzerinde gerçek zamanlı çalışan bir model farklı altyapı ve optimizasyon gerektirir. |
| Entegrasyon sayısı | Tahminin ERP, MES, stok sistemi veya iş uygulamasına otomatik yazılması her sistem için ayrı geliştirme ve test demektir. |
| İzleme ve yeniden eğitim sıklığı | Ürün yelpazesi ve koşulları sık değişen işlerde modelin daha sık güncellenmesi gerekir; bu süreklilik bakım kapsamına yansır. |
Teknoloji seçenekleri
Modelleme
- Python
- PyTorch
- scikit-learn
- Zaman serisi tahmin yöntemleri
Görüntü işleme
- OpenCV
- Nesne tespiti ve segmentasyon modelleri
- Uç cihazda (edge) çalıştırma
Belge ve dil işleme
- OCR
- Büyük dil modelleri ile alan çıkarma
- Metin sınıflandırma
Veri ve servis katmanı
- PostgreSQL
- SQL Server
- REST API
- Docker
Altyapı
- AWS, Azure veya Google Cloud
- Kurum içi sunucu
- Kubernetes
Örnek çözüm senaryosu
Üretim hattında görüntü işleme ile kalite kontrol
Temsili senaryo, gerçek bir müşteri projesi değildir.
- Profil
- Ambalaj ve etiket kontrolünü hat sonunda personelin gözle yaptığı bir üretim tesisi.
- İhtiyaç
- Hızlı akan hatta etiket kayması, eksik baskı ve hasarlı ambalaj gibi kusurlar gözden kaçabiliyordu. Kontrol kalitesi vardiyaya ve yorgunluğa göre değişiyor, hatalı ürünler zaman zaman müşteriye ulaşıyordu.
- Yaklaşım
- Fizibilite aşamasında mevcut hattan toplanan görüntülerle kusurların kamerayla ayırt edilebilirliğini test ettik.
- Kamera konumu ve aydınlatmayı sabitleyerek görüntü koşullarını standartlaştırdık.
- Kalite ekibiyle birlikte kusur sınıflarını tanımlayıp görüntüleri etiketledik.
- Modeli hat üzerindeki bir uç cihazda çalıştırıp hatalı ürünü ayıran mekanizmaya ve kalite kayıt sistemine bağladık.
- Bir süre modeli personel kontrolüyle paralel çalıştırıp farklı sonuç verdiği durumları inceledik.
- Teknolojiler
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- Uç cihaz (edge)
- PostgreSQL
- Kalite paneli
- Sonuç
- Kontrol tüm vardiyalarda aynı ölçütle yapılır hale geldi ve personel yalnızca modelin işaretlediği ürünlere odaklandı. Kusurların türe ve zamana göre kaydedilmesi, hatanın kaynağındaki makine ayarlarını iyileştirmek için de kullanılmaya başlandı.
Sıkça sorulan sorular
Model kurmak için ne kadar veriye ihtiyacımız var?
Gereken veri miktarı problemin türüne ve beklenen doğruluğa göre değişir; bu yüzden işe fizibilite çalışmasıyla başlıyoruz. Mevcut verinizle kısa bir deneme yapıp yeterli olup olmadığını, yetmiyorsa ne kadar ve nasıl bir veri toplanması gerektiğini raporluyoruz.
Görüntü işleme ile kalite kontrol için yeni kamera almamız gerekir mi?
Her zaman değil. Mevcut kameraların çözünürlüğü, açısı ve aydınlatma koşulları yeterliyse onlarla çalışabiliyoruz. Kusurlar çok küçükse veya hat çok hızlıysa uygun kamera ve aydınlatma önerisini fizibilite raporunda paylaşıyoruz.
Model yanlış karar verirse ne olur?
Hiçbir model her durumda doğru değildir; bu yüzden hata oranını yayın öncesinde ölçüp sizinle birlikte kabul edilebilir eşiği belirliyoruz. Kritik kararlarda modelin emin olmadığı durumları insan kontrolüne yönlendiren bir akış kuruyoruz. Canlıdaki doğruluk sürekli izlenir.
Verilerimiz ve görüntülerimiz nerede işlenir, KVKK açısından ne yapılır?
Modeller kurum içi sunucularınızda, sahadaki uç cihazlarda veya tercih ettiğiniz bulut ortamında çalışabilir. Görüntülerde kişi bulunuyorsa yüz bulanıklaştırma, saklama süresi ve erişim yetkileri gibi önlemleri tasarıma dahil ediyoruz. Proje başlamadan gizlilik sözleşmesi imzalanır.
Makine öğrenmesi tahminleme modeli ERP'mize bağlanabilir mi?
Evet. Tahminleri ERP, stok veya planlama sistemlerinize API ya da veritabanı entegrasyonuyla aktarıyoruz. Böylece talep tahmini veya arıza uyarısı, ekiplerin zaten kullandığı ekranlarda görünür.
Maliyet ve süre neye bağlı?
En belirleyici etkenler verinin hazır olup olmadığı, etiketleme ihtiyacı, saha donanımı ve entegrasyon sayısıdır. Ön görüşmeden sonra keşfe genellikle bir hafta içinde başlıyoruz; fizibilite ve keşif sonrasında kesin süre ve fiyatı yazılı olarak sunuyoruz.
Model zamanla eskir mi, bakım gerekir mi?
Evet, ürünler, sezonlar ve saha koşulları değiştikçe modelin doğruluğu düşebilir. Bu yüzden canlıdaki performansı izleyen bir yapı kuruyor ve gerektiğinde yeni veriyle yeniden eğitiyoruz. Bu işi bakım ve destek paketiyle üstlenebiliyoruz.
Son güncelleme:
Yapay Zekâ, Veri ve Otomasyon
Bu alandaki diğer çözümler
Bu çözüm için teklif alın
İhtiyacınızı kısaca anlatın, en geç bir iş günü içinde size dönelim. İlk 30 dakikalık ön görüşme ücretsizdir.